VALÈNCIA, 13 Mar. (EUROPA PRESS) -
El LabLENI de la Universitat Politècnica de València (UPV), que lleva años trabajando en la generación de humanos virtuales, está llevando a cabo dos proyectos conjuntos, REMDE y DEBIO --financiados respectivamente por la UPV y el Ministerio de Derechos Sociales y Agenda 2030-- que tienen como objetivo desarrollar una aplicación de realidad virtual que permita la detección temprana de síntomas depresivos a través de biomarcadores de mirada y voz durante interacciones con humanos virtuales (DEBIO) y profundizar, en la misma línea, en biomarcadores neurofisiológicos (REMDE).
El origen general del proyecto, ha explicado en un comunicado Mariano Alcañiz, director del LabLENI (Human Tech UPV) e investigador principal en DEBIO, es, a través de una nueva tecnología como son los humanos virtuales, "mejorar las herramientas que se ponen a disposición de los clínicos de salud mental para que puedan llevar a cabo un diagnóstico más preciso y rápido, en general, de trastornos de salud mental, y en concreto, de trastornos de depresión". Este es uno de los objetivos del recién aprobado plan de Salud Mental y Adicciones (2024-2027) de la Generalitat Valenciana.
En concreto, como ha indicado Javier Marín, profesor del Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad, miembro de LabLENI e investigador principal de REMDE, están trabajando en la creación de humanos virtuales "que estimulen a los sujetos con conversaciones en situaciones realistas, de modo que, a través de dichas conversaciones, puedan aparecer ciertos biomarcadores, comportamentales o neurofisiológicos que permitan distinguir a las personas con síntomas depresivos de las que no los tienen".
Una vez medidos los comportamientos y respuestas de los sujetos durante las conversaciones, ha proseguido Marín, "la segunda parte del proyecto consiste en modelizar los patrones a través de aprendizaje automático y, así, poder reconocer estos síntomas de manera automática".
PROTOTIPO VALIDADO
Para validar el prototipo de humano virtual, el equipo investigador --integrado por José Llanes, Lucía Gómez, Alberto Altozano, Eleonora Minissi, Francesca Mura, Jose Roda y Carmen Calero junto a Mariano Alcañiz y Javier Marín-- ha llevado a cabo un experimento con 100 personas de las que la mitad presentaban síntomas depresivos.
"El prototipo ha superado una primera validación técnica, probando su usabilidad", ha afirmado Marín. "Se ha confirmado que las conversaciones tienen un alto grado de realismo y naturalidad, y son capaces de modular las emociones de los sujetos", ha añadido el investigador perteneciente al Instituto Universitario de Investigación de Tecnologías Centradas en el Humano UPV. Los resultados han sido publicados en la revista científica Expert System with Applications.
Ahora, el equipo UPV trabaja en el modelizado de los biomarcadores. En este sentido, los resultados preliminares publicados en la International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction, celebrada en el Massachusetts Institute of Technology (Boston, EUA), ha señalado Marín, "indican que los sujetos con síntomas depresivos presentaron patrones oculares con parpadeos más cortos y movimientos sacádicos --desplazamientos oculares rápidos entre dos puntos de fijación-- más largos, además de movimientos hacia adelante y atrás, posiblemente relacionados con un mayor estrés, además de evitación del contacto visual".
A nivel de habla, ha añadido, "los participantes con síntomas depresivos utilizaron más palabras asociadas con la negación y la exclusión, y se refirieron más a emociones negativas". Así mismo, a nivel neurofisiológico, "mostraron menor actividad simpática --advertida en relación a la variabilidad del ritmo cardíaco-- y de la actividad electrodermal".
En los próximos meses se realizará una validación del prototipo con muestra clínica en colaboración con Yolanda Cañada y Luis Miguel Rojo, del Hospital Universitario y Politécnico la Fe, y Jon Iñaki Etxeandia, del Hospital Clínico Universitario de València.
